在想
课堂上的尝试,和老师们一起做事时想明白的道理,做工具时的过程和取舍。想清楚一件,写一件。
这个站放什么、我会在这里写什么,以及留言只有我看得到。
知识星球里随手写下的只言片语,一两句话,攒在一起放这里。
一堂三小时的课,我没写一行剪辑代码,靠一轮轮具体的意见,让 AI 剪出两支 30 秒短视频,最后把做法存成了 Skill。
在想给老师做的东西
新教师入职、青年教师教学比赛、教师发展工作室,几乎每所高校都在做;差别不在“做了什么”,而在“如何做”。
在想给老师
做一个带 AI 的教学系统时我想到:AI 接入的选择权可以交给使用者,真正宝贵的是沉淀在系统里的数据和工作流。
在想给学生做的东西
用自然语言开发教学系统和 app 之后,我觉得 prompt 能力仍然重要,但更多是回归“自然”,能准确表达自己的想法。
在想做的东西
AI 能提问也能回答,但我认为发现和提出问题的能力,恰恰是 AI 时代每个人真正的短板。这篇只写了前半截。
在想给学生给行业
老师备课围着 PPT 转,所以我试着用大模型把教学 PPT 还原成讲稿,作为课程知识库的第一步;附上用到的提示词。
我曾总在回避给自己定目标;后来想明白,目标可以像搭乐高一样,先模糊地堆出形状,再随着新的认知一块块调整。
写作像一门手艺:要有作品,再有明确的反馈和反复的修改。集体备赛给过我这样的环境,现在 AI 也成了一个选择。
2025 年 1 月 OpenAI 发布 Operator 当天写的:人机共生、真实评价变得更值钱、云浏览器与隐私,以及我对接下来几年的猜想。
在想给行业
语音记下灵感,在无干扰的编辑器里梳理,交给大模型提修改建议,最后自己定稿。写作从头疼的事变成了心流。
读《第二大脑》一年后,我把 PARA 改成以 Goal 统领的 Role、Doing、Resource、Archive,用做饭来理解每个文件夹放什么。
我先关掉所有通知,再只给真正有用的应用逐个放开,之后每条新推送都问一句它值不值得。
想靠 AI 堆材料攒出申报书,发现行不通;自己写、和大家讨论之后才明白,本子是陈述我们做了什么,不是给评委讲道理。
判断一件事能不能交给 AI,我先问两个问题:是把它当工具还是当生产力,是不是想让它取代使用者。
我一直以为无为就是不干涉;现在觉得它是全力以赴地做事、但对结果不抱过多期待,是事前的预期管理。附一份用 Apple Watch 练习的清单。